Chiropractors' Perceptions About Intimate Partner Violence: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study is to assess chiropractors' attitudes, beliefs, knowledge, and experience about intimate partner violence (IPV). METHODS: This cross-sectional survey was developed by members of the Violence Against Women Health Research Collaborative. The survey was disseminated to a voluntary, nonrandom convenience sample of chiropractors attending a 3-day continuing education seminar. Surveys were distributed at the entrances of the seminar session rooms and placed on luncheon tables. Respondents returned surveys to collection boxes. RESULTS: Ninety-three doctors of chiropractic completed the survey. Respondents estimated that only 5.2% (95% confidence interval, 3.3%-7.0%) of their female patients were victims of IPV. General knowledge of IPV was good among respondents. Knowledge of clinical indicators and victim's management was fair to poor. Only 22% of respondents identified the most commonly injured body regions among battered women. Lack of knowledge, personal discomfort, and time constraints were all cited as barriers to IPV screening. CONCLUSIONS: Our survey indicates that doctors of chiropractic underestimate the prevalence of IPV among their female patients. Like other health care specialists, chiropractors cite multiple IPV screening barriers, especially lack of knowledge. Doctors of chiropractic would benefit from education and training in IPV to enable them to better identify and assist patients who are victims of IPV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».